[R-br] OR e IC usando comandos clm e clm2

[Daniel Marcelino]

Valeu pelo esclarecimento e exemplo, Elias. Quer dizer que em alguns
casos é viável, teoricamente, comparar duas as saídas?

Obs: Talvez por falta de precisão minha, eu acabo usando a palavra
"dados" para me referir também aos parâmetros estimados. Algo do tipo:
dados > modelo > dados'.

2015-07-09 11:31 GMT-03:00 Elias Teixeira Krainski <eliaskrainski em yahoo.com.br>:
> Daniel,
>
> Fora dos modelos lineares, geralmente a normalidade assintótica assumida é
> para os estimadores, não para os dados :)
>
> Nesse caso especifico, é interessante notar que a normalidade assintótica
> pode não é assumida...
>
> ### Exemplo do help(polr)
>  require(MASS)
>  house.plr <- polr(Sat ~ Infl + Type + Cont, weights = Freq, data = housing)
>
> ### IC assumindo normalidade assintotica
>  est <- coef(house.plr)
>  se <- sqrt(diag(vcov(house.plr))[1:6])
>  cbind(low=qnorm(0.025, est, se), upp=qnorm(0.975, est, se))
>
> ### Usando a verossimilhanca perfilhada (como no seu exemplo):
>  confint(house.plr)
>
> Nao observa-se grande diferenca, uma vez que a analise baseia-se em
>  sum(housing$Freq)
> dados. Ou seja, a normalidade assintotica para o EMV é razoável.
>
> Infelizmente
>   MASS:::profile.polr
> que é usada por
>   MASS:::confint.profile.polr
> implementa verossimilhança perfilhada apenas para os parâmetros de
> regressão...
>
> Elias
>
>
> On 09/07/15 15:44, Daniel Marcelino wrote:
>>
>> Não para a análise logística Elias, mas eu achei importante mencionar
>> como exercício pedagógico de comparação o que as duas funções geram a
>> partir do ajuste dos dados. Talvez a palavra normalidade não caia tão
>> bem no comentário, mas ideia foi diferenciar a função confint.default
>> (CI produzido a partir dos erros padronizados) da "confint" (CI
>> produzido a partir dos odds proporcionais ).  O manual do MASS diz
>> isso: "The default method assumes asymptotic normality, and needs
>> suitable coef and vcov methods to be available. The default method can
>> be called directly for comparison with other methods."
>>
>> Eu não sou especialista nesses modelos, mas acredito que se os
>> intervalos de confiança serão melhores representados usando o risco
>> proporcional do que o contrário em amostras  restritas. A minha
>> sugestão seria comparar as duas saídas, mas deve haver outras opiniões
>> aqui na lista.
>>
>> Daniel
>>
>> 2015-07-09 1:54 GMT-03:00 Elias Teixeira Krainski
>> <eliaskrainski em yahoo.com.br>:
>>>
>>> On 09/07/15 02:05, Daniel Marcelino wrote:
>>>>
>>>>    confint.default(modelo); # ci assumindo normalidade dos dados
>>>
>>> "Normalidade dos dados" nao faz o menor sentido aqui...
>>>
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